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J-GLOBAL ID：201602211665367453   整理番号：16A1403601

コストに敏感なラベルランキングとトレースノルム正則化による人間の顔年齢推定【Powered by NICT】

Human Facial Age Estimation by Cost-Sensitive Label Ranking and Trace Norm Regularization

著者 (5件)： Feng Songhe (Beijing Key Laboratory of Traffic Data Analysis and Mining, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Lang Congyan (Beijing Key Laboratory of Traffic Data Analysis and Mining, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Feng Jiashi (Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, Singapore) ,  Wang Tao (Beijing Key Laboratory of Traffic Data Analysis and Mining, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Luo Jiebo (Department of Computer Science, University of Rochester, Rochester, NY, USA)
資料名： IEEE Transactions on Multimedia  (IEEE Transactions on Multimedia)
巻： 19  号： 1  ページ： 136-148  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1116A  ISSN： 1520-9210  CODEN： ITMUF8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ヒト顔年齢推定は,法医学,セキュリティ,バイオメトリクスにおけるその応用の可能性から多くの注目を集めている。多クラス分類または回帰問題として顔年齢推定を鋳造する既存の手法とは対照的に,本研究では,コスト高感度ラベルランキング法の強度を組み合わせた低ランク行列回復理論の新しい方法を提案した。各年齢ラベルのための二分決定をしなければならない代わりに,提案アプローチでは,与えられた顔画像へのそれらの予測された関連の観点から降順で年齢ラベルをランク付けした。添加において,提案した方法がマトリックス中に異なる年齢のための線形予測機能を,明確に異なる年齢ラベル間の相関を捕捉し,モデルの複雑性を制御するマトリックストレースノルム正則化を紹介した。さらに,カーネル法の非線形一般化性能に注目し,無限次元空間への有限次元空間からトレースノルム正則化を拡張した。も提案したカーネル化トレース正規化の効率に関する理論的解析,大規模予測問題を解くための提案した方法の実現可能性を保証を提供した。複数のよく知られた顔画像データセット上での包括的実験により,最新の技術と比較して年齢推定のための提案フレームワークの有効性を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 線形予測 ,  法医学 ,  正規化 ,  高感度 ,  *正則化 ,  セキュリティ ,  顔画像 ,  バイオメトリクス ,  等級づけ ,  ヒト
準シソーラス用語： 無限次元 ,  Kernel法 ,  複雑性 ,  多クラス分類 ,  *年齢推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (8件)： ラベル ,  ランキング ,  トレース ,  ノルム ,  正則化 ,  人間 ,  顔 ,  年齢推定